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Enregistrement W2537274511 · doi:10.15376/biores.11.4.10329-10338

Further Understanding of the Silicon Morphological Fundamentals of Bamboo Culm

2016· article· en· W2537274511 sur OpenAlexaff
Xuefeng Yin, Yongjian Xu, Tao Lin, Bo Yang, Chao Duan

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBambooSiliconMaterials scienceScanning electron microscopePulp (tooth)Chemical engineeringComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bamboo is one of the most important non-wood raw materials for the pulp and paper industry in Asia and particularly in China. However, its high silicon content can cause challenges in the pulping and alkali recovery systems. Further understanding of the distribution, morphology, and composition of silicon in bamboo culm will be beneficial in solving these challenges. In this study, modern analytical tools such as scanning electron microscopy (SEM) and scanning electron microscopy equipped with an energy dispersive X-ray (SEM-EDX) were used to characterize the distribution, morphology, and composition of silicon in the bamboo culm. The results showed that silicon is mainly distributed in the outer skin and inner skin. The silicon deposits exist in a number of shapes, and sinuate is the most common one. Their sizes range from about 0.15 μm to 0.9 μm in the cell wall and between 0.3 μm to 1.5 μm in the cell lumen. Localized silicon deposits are present in the forms of its oxide, silica, monatomic silicon, and/or organosilicon. Based on the above results, two potential techniques are recommended for pulp mills to minimize silicon-related challenges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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